基于客户视角的供电质量提升

周晶 杜小瑾 郭晓芸

国网客服中心作为公司对外服务的窗口，一方面掌握着海量的电力用户服务数据，另一方面可以与省市电力公司深度协同、数据共享，进一步打通供电服务数据链条，提升电网建设的针对性和实效性，推动形成“以客户为导向”的治理机制，从根本上提升供电质量水平。

现状分析

每年国家电网公司投入了大量资源用于电网的发展改善，但随着人民生活水平的日益提高，在95598受理用电客户诉求时，却发现供电质量类的问题长期居高不下，占比超过60 %，特别是东部经济发达、用电量较大的城市情况较为明显。经过深入调研、分析问题的根源是省市电力公司服务资源投入重点与客户诉求高发区域不匹配。具体表现在以下3个方面：

基础配网投资方向缺少客户视角的评价维度

目前电网投资主要考量未来几年可见的增量大用户规划，以及运行设备的负载情况，对台区以下停电和少数客户诉求关注较少。

运维检修策略制定缺少事前服务风险预警

编制检修计划时依赖于设备的当前状态，或用户的接电需求，未考虑多次停电、低电压情况下客户耐受度等问题，容易导致升级投诉。

供电质量数据缺少体系化全维度数据支撑

电力企业的专业数据，大多散落在不同系统、不同模块之间，没有横向贯通实现数据的统筹应用，不能有效支撑基层班组、供电所的数字化管理。

解决方案

依托客服中心大数据中的海量数据，深度融合客户类95598工单（投诉、意见、报修量等）、生产类停电信息（停电时间、停电台区清单、停电用户清单等）和计量类用采数据（掉电记录、低电压事件、停电事件）等，通过分析客户习惯、总结来电规律，创新一套以“用电客户优良体验”为核心的风险评价指数模型。具体包含风险预警、客户体验、电网坚强指数和抢修质效4个维度、30多项相关指标，并按照客户感知相关性系数，科学配置权重。

通过“服务风险预警指数”指导供电公司优化检修计划

重点监测近2个月客户来电频次和掉电次数，形成服务风险预警指数，对发生多次停电的台区和客户，形成预警清单。谨慎评估停电次数多的区域，拉长检修计划周期，对停电反应激烈的客户，给予预警告知等差异化服务，提前消除风险源。

通过客户体验指数、电网坚强指数支撑电网投资

将客户体验指数与电网坚强指数相结合，定位电网基础差，且客户耐受度低的区域，倾斜投入资源。其中，通过客户报修、投诉、催办以及重复来电的客户诉求与实际情况对比形成客户体验指数；通过用电采集系统计算停电时长、停电用户清单等数据形成电网坚强指数。

通过客户体验指数、电网坚强指数和抢修质效指数支撑内部管理

整合电力客户、生产类和用采类相关数据，形成“省-市-区（县）-班（所）-台区经理”5层评价体系。通过查看指数失分项，责任人能够快速查找工作中的薄弱环节，精准提升供电质量短板。

部分核心指标和算法

户均报修量

台区报修量（运检类）/台区总户数。

户均投诉意见量（运检类）

台区频繁停电诉求量（投诉、意见类工单）/台区户数。

重复报修量（运检类）

台区内同一地址同一来电号码的客户间隔24 h以上报修不同停电事件的数量（运检类）。

台区过、低压次数

2个月内有2次停电及以上停电用户数。

平均抢修处理时长

台区抢修处理总时长/台区下派报修工单量。

在计算单一台区得分时采用指标归一化处理

计算供电所及以上区域得分时采用综合评估

模型验证

本次研究选取了济南供电公司市中、槐荫2个区3千多个台区、7个供电所的历史数据进行模型测算。综合得分较低的主要在槐荫区的吴家堡供电所、西郊供电所和市中区的七贤供电所。其中，槐荫区的吴家堡供电所在电网坚强指数存在薄弱环节，西郊供电所在客户体验指数和抢修质效指数存在薄弱环节；市中区的七贤供电所在抢修质效指数方面存在薄弱环节。高风险台区、客户实际匹配度達86.6 %，具有较高的应用参考价值。